DID技术下社交媒体用户隐私保护新思路探析

社交媒体作为人们生活中重要的社交工具,在满足用户社交需求的同时,也衍生出隐私安全问题。社交媒体用户隐私侵犯的表现具有普遍性、严重性以及保护上的困难性。中心化互联网是社交媒体侵犯用户隐私的根源,用户的隐私边界意识薄弱和社交媒体利润驱动等因素也强化了隐私侵犯行为。DID（分布式数字身份）作为“安全可信去中心化”的数字身份技术,是实现用户数据确权的重要技术支撑,为治理社交媒体隐私侵犯提供了新的思路。     

网络传播中“主帖+跟帖”的文本特征及其意义

帖作为一种传播事实、意见和情感信息的文本,有着明显特征和重要意义。通过对网络媒体中帖文本的特征进行归纳和总结,较为深入地探讨了其在传播学中的重要意义。帖的产生和发展,目标指向是：不断地满足网民传播信息和交流情感的需求。     

用户评论形式变迁对舆论形成的影响研究

作为平台内容重要组成部分,用户评论目前在技术与资本的双重影响下,脱离了媒体层面的“信息控制”,发生了个人层面“信息策展”(curation)的隐喻性转变,正在成为普通用户日常媒体内容生产和消费的实践,极大地拓展了网络意见的传播效果,是网络意见的“二传手”“放大器”。在特定的社会条件下,它往往以“漫灌”的方式进入互联网公共领域并塑造公共意见,进而影响舆论的形成与演变。研究认为,在新的媒介技术逻辑下,形成舆论的来源广泛,应当重视用户评论发展走向,构建以政府为主导、多方协同参与的用户评论治理体系,营造风清气正的网络舆论环境。     

自媒体视域下大学生网络舆情的生成、传播与引导机制研究

做好大学生网络舆情引导对高校意识形态工作具有重要意义。互联网时代,自媒体的蓬勃兴起带来了多元价值观与主流价值观、网络思政与传统思政教育之间的多重博弈,是高校意识形态工作面临的新形势和新挑战。文章从自媒体视角探讨了大学生网络舆情产生的内在逻辑和特征表现,从主流意识形态的引领力以及信息传播的内容、媒介、管控等方面分析了大学生网络舆情带来的风险和挑战,提出了从增强价值导向、优化传播内容、加速媒介融合和提升管控效能等方面入手,构建符合大学生网络行为特点和互联网技术发展规律的大学生意识形态教育工作新体系。     

快递行业舆情的成因与应对之策

近年来,快递行业由“抛掷毁损”“私拆包裹”“快件丢失”等所引发的负面舆情屡见不鲜。负面舆情如若应对不当,则有可能对企业造成十分不利的影响。笔者通过分析近期快递行业的舆情案例,解析快递行业的舆情成因、特点与应对策略。     

互动仪式链视域下科普自媒体与用户的互动研究——以“无穷小亮的科普日常”为例

网络社会的崛起与后疫情时代的到来,使得互联网环境下的科学普及更具现实意义。本文以科普自媒体“无穷小亮的科普日常”为例,借助柯林斯互动仪式链理论,研究科普自媒体与用户的互动过程与仪式建构,为当下媒体科普活动的有效开展提供参考。研究发现,科普自媒体通过随机的“自然仪式”与程式化的“正式仪式”两种策略的融合运用,能够有效调动用户的情感能量,形成以求真求知为共同道德准则的团结集体,实现完整有效的仪式构建。     

“OBE+专业思政”提升学生媒介素养路径

专业思政概念的提出是对课程思政理念的延伸,也是高校构建“三全育人”格局的重要抓手,落实立德树人根本任务的重要途径。本文以融媒体时代为背景,以学生为中心对“专业思政”在“网络与新媒体”专业建设中的重要性及必要性进行剖析。提出依托OBE理念,构建具有网络与新媒体专业教育学科特色及系统特征的专业思政教育堡垒,促进创新型、复合型、应用型人才的培养。     

法理情综合视域下网络话语风险对话机制的构建

网络话语风险充斥错综复杂的社会关系和诸多方面的冲突与调适,带来舆论失序。应对网络话语风险,政府和主流媒体应构建并完善法理情有机结合的对话机制,在遵循网络传播规律的前提下对网络话语风险进行综合治理,壮大社会主义核心价值观在网络空间凝心聚力的主流思想舆论效应。     

基于文献计量的突发事件网络舆情传播研究

随着新媒体技术的飞速发展,突发事件网络舆情的传播变得复杂多样,对该领域的深入探索有着重要的价值。文章基于CNKI检索和筛选了406篇突发事件网络舆情文献作为研究基础数据,借助CiteSpace绘制作者、机构、关键词等知识图谱,分析其研究现状、热点领域和发展脉络。     

群体极化视域下突发事件网络舆情极端观点识别研究

[目的/意义]突发事件网络舆情群体极化形成和演化受到来自物理空间、社会空间、信息空间的诸多风险致因因素影响,群体极化风险识别是在对其演化机理全面梳理基础上,对是否产生风险的判断,是社会风险评估和管控的前导性环节。[方法/过程]文章论证了极端观点是群体极化风险存在的最主要具象形态,分析了极端观点的特征,构建了极端观点的TCMCR识别模型,基于自我归类理论中引用的原型性概念来识别极端观点,以元对比率的值表达观点的原型性,并以突发新冠疫情下的“辉瑞新冠小分子药物”舆情为例进行了实证研究。[结果/结论]文章构建的模型对突发事件网络舆情群体极化的极端观点进行有效识别,实证研究结果显示观点O13发生了群体极化现象,形成了群体极化风险。